Nov, 2022
多尺度数字孪生:基于不确定气候模型快速开发具有物理信息的地下水污染代理模型
Multi-scale Digital Twin: Developing a fast and physics-informed
surrogate model for groundwater contamination with uncertain climate models
TL;DR本文利用物理信息引导机器学习代理模型,开发了多尺度数字孪生工具,可快速评估地下水受污染特征在气候变化下的时空演变,预测1954年至2100年时段内的储备率,用于环境修复领域的研究。